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news 2025/11/15 17:11:16

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在服务器管理面板中，CyberPanel 对 AI 软件的部署支持更友好，而 AMH 更适合传统 Web 环境。以前曾经写过一篇博文，对这两个管理软件简单介绍了一下：第六回花和尚倒拔垂杨柳豹子头误入白虎堂-安装服务器管理面板AMH和cyberpanel_,请在主机商安全组开放面板端口如:8888-CSDN博客

以下是详细对比和部署建议：

📊 核心对比表

功能	CyberPanel	AMH
基础架构	OpenLiteSpeed + Docker	Nginx + PHP/MySQL
Python 支持	✅ 内置 Python 3.8+	❌ 需手动安装
Docker 集成	✅ 原生支持（一键容器管理）	❌ 无官方支持
AI 应用模板	✅ MarketPlace 提供 AI 部署模板	❌ 无相关模板
GPU 支持	✅ 可配置 NVIDIA 容器运行时	❌ 需手动配置驱动
一键部署工具	✅ 预置 TensorFlow/PyTorch 脚本	❌ 需自行编写脚本
Web 服务管理	✅ 自动配置反向代理/SSL	✅ 强大的 Nginx 配置管理

🚀 CyberPanel 的 AI 部署优势

1. 原生 Python + Docker 支持

# 一键创建 Python 虚拟环境
cyberpanel createPythonEnv --version 3.9 --envName ai_env# 直接在容器中运行 AI 服务
docker run --gpus all -p 5000:5000 tensorflow/tensorflow:latest-gpu
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2. AI 应用市场模板

Stable Diffusion：一键部署 AI 绘图服务
ChatGPT 代理：快速搭建 OpenAI 接口服务
TensorFlow Serving：模型部署专用模板

3. GPU 自动化配置

# 自动检测并安装 NVIDIA 驱动
cyberpanel installGPU --auto# 创建支持 GPU 的容器
docker run --runtime=nvidia ...
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4. 一键部署示例（以 TensorFlow 为例）

# 1. 创建 AI 项目目录
mkdir -p /home/ai/tf_demo && cd /home/ai/tf_demo# 2. 使用 CyberPanel 生成 Dockerfile
cat > Dockerfile <<EOF
FROM tensorflow/tensorflow:latest-gpu
COPY . /app
WORKDIR /app
CMD ["python", "app.py"]
EOF# 3. 通过面板构建并运行
docker build -t tf_demo .
docker run -d --gpus all -p 8501:8501 tf_demo
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⚠️ AMH 的局限性

1. 缺乏 AI 生态支持

无 Python 环境管理工具

需手动安装依赖：

# 用户需自行执行：
yum install python3 python3-pip
pip3 install tensorflow
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2. 容器化部署困难

无 Docker 集成，需手动配置：

# 用户需手动安装 Docker
curl -sSL https://get.docker.com/ | bash
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3. GPU 配置复杂

需手动安装 NVIDIA 驱动和 Container Toolkit：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
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💡 部署建议

✅ 选择 CyberPanel 的场景：

快速部署 AI 服务：
- 需要一键启动 TensorFlow/PyTorch 容器
- 使用 Stable Diffusion 等开箱即用的 AI 应用
GPU 服务器管理：
- 自动检测并配置 NVIDIA 驱动
- 容器间 GPU 资源隔离
多 AI 项目并行：
- 通过 Docker 隔离不同环境（如 TensorFlow 2.x / PyTorch 1.x）
- 自动配置域名和 SSL（如 ai.yourdomain.com）

⚠️ 选择 AMH 的场景：

传统 Web 应用为主：
- WordPress/PHP 站点管理
- 简单的 Nginx 反向代理需求
轻量级服务器：
- 内存 < 2GB 的低配 VPS
- 无 GPU 加速需求

🛠️ 实际部署流程（CyberPanel 示例）

部署一个 AI 图像识别服务：

# 1. 在 CyberPanel 创建网站
域名：ai.yourdomain.com
根目录：/home/ai/image_recognition# 2. 通过 SSH 进入目录
cd /home/ai/image_recognition# 3. 创建 Python 应用
cat > app.py <<EOF
from flask import Flask, request, jsonify
import tensorflow as tfapp = Flask(__name__)
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():# 图像处理和预测逻辑return jsonify({"result": "cat"})if __name__ == '__main__':app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
EOF# 4. 在 CyberPanel 执行：
cyberpanel createPythonEnv --version 3.9 --envName ai_env
cyberpanel deployDocker --gpu --port 5000
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